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粗集神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用
被引量：
6
1
作者
朱晓琳
冯涛
谢东海
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2009年第6期193-197,共5页
结合粗集理论的属性约简功能和人工神经网络的非线性映射特性,提出了煤与瓦斯突出的一种预测方法。首先用粗集理论对训练样本进行属性约简和降噪,然后将经过预处理的训练样本代入神经网络进行训练,获得稳定的网络结构,最后用训练好的神...
结合粗集理论的属性约简功能和人工神经网络的非线性映射特性,提出了煤与瓦斯突出的一种预测方法。首先用粗集理论对训练样本进行属性约简和降噪,然后将经过预处理的训练样本代入神经网络进行训练,获得稳定的网络结构,最后用训练好的神经网络对待测样本进行预测。实际应用表明:瓦斯压力、瓦斯放散速度、地质构造、煤的坚固性系数和开采深度是煤与瓦斯突出预测的必要指标;粗集神经网络模型具有较高的预测精度和良好的实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法。
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关键词
煤与瓦斯突出
粗集
神经网络
预测
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题名
粗集神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用
被引量：
6
1
作者
朱晓琳
冯涛
谢东海
机构
湖南科技大学社会科学处
湖南科技大学
能源与安全工程学院
出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2009年第6期193-197,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50674047)
湖南省重点科技攻关项目(05sk2008)
文摘
结合粗集理论的属性约简功能和人工神经网络的非线性映射特性,提出了煤与瓦斯突出的一种预测方法。首先用粗集理论对训练样本进行属性约简和降噪,然后将经过预处理的训练样本代入神经网络进行训练,获得稳定的网络结构,最后用训练好的神经网络对待测样本进行预测。实际应用表明:瓦斯压力、瓦斯放散速度、地质构造、煤的坚固性系数和开采深度是煤与瓦斯突出预测的必要指标;粗集神经网络模型具有较高的预测精度和良好的实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法。
关键词
煤与瓦斯突出
粗集
神经网络
预测
Keywords
coal and gas outburst
rough set
neural network
prediction
分类号
TU823 [建筑科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粗集神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用
朱晓琳
冯涛
谢东海
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2009
6
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